# 加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = './housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT',
                     'MEDV']
    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]

    # 计算train数据集的最大值，最小值
    maximums, minimums = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0)

    # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化
    global max_values
    global min_values

    max_values = maximums
    min_values = minimums

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i] - min_values[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data


class Regressor(paddle.nn.Layer):

    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()

        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)

    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x


# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())


def train(EPOCH_NUM, BATCH_SIZE):
    losses = []
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
        np.random.shuffle(training_data)
        # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
        mini_batches = [training_data[k:k + BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]

        # 定义内层循环
        for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
            x = np.array(mini_batch[:, :-1])  # 获得当前批次训练数据
            y = np.array(mini_batch[:, -1:])  # 获得当前批次训练标签（真实房价）
            # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式
            house_features = paddle.to_tensor(x)
            prices = paddle.to_tensor(y)

            # 前向计算
            predicts = model(house_features)

            # 计算损失
            loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)

            avg_loss = paddle.mean(loss)
            losses.append(avg_loss)
            if iter_id % 20 == 0:
                print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))

            # 反向传播，计算每层参数的梯度值
            avg_loss.backward()
            # 更新参数，根据设置好的学习率迭代一步
            opt.step()
            # 清空梯度变量，以备下一轮计算
            opt.clear_grad()

    return losses


EPOCH_NUM = 100  # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 30  # 设置batch大小
losses = train(EPOCH_NUM, BATCH_SIZE)

# 画出损失函数的变化趋势
plot_x = np.arange(len(losses))
plot_y = np.array(losses)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('损失函数的变化趋势')
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.savefig('./loss.png')
plt.show()
# 保存模型参数，文件名为model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在model.pdparams中")


def load_one_example():
    # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据
    idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
    # 修改该条数据shape为[1,13]
    one_data = one_data.reshape([1, -1])

    return one_data, label


# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()

# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)

# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + min_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + min_values[-1]

print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy()[0][0], label))
